KR101876151B1

KR101876151B1 - 시료 분석물 측정 방법

Info

Publication number: KR101876151B1
Application number: KR1020170170900A
Authority: KR
Inventors: 엄기석; 박일주
Original assignee: (주)에스티엠
Priority date: 2017-12-13
Filing date: 2017-12-13
Publication date: 2018-08-09

Abstract

본 발명은 스트립에서 복수의 시료에 대한 스트립 이미지를 캡쳐하여 얻은 복수의 RGB 값에 대하여 복수의 검사 항목별로 시료 반응을 통해 얻은 RGB 칼라 코드의 반응 데이터를 가지고 분석하되, HSV 값으로 변환하여 각 HSV의 경계값을 기준으로 하여 표시시료제품에 대한 검사값으로 설정하여 스트립에 대한 시료의 음성, 음양성 및 복수의 양성단계의 수치로 병행표시할 수 있도록 하고, 실제로 스트립 검사 시 검사장비에서도 스트립 이미지에 대한 촬영을 위한 조건을 표준시료제품과 동일하도록 미리 보정을 할 수 있도록 함으로써 기기별 LED 조명이나 이미지 센서 부품 및 기기의 내부 구조에 따라 발생할 수 있는 칼라 코드 값의 변화를 최소화하여 검사의 신뢰성을 높일 수 있는 시료 분석물 측정 방법을 제공한다.

Description

시료 분석물 측정 방법{Sample analyte measurement method}

본 발명은 시료 분석물 측정에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 스트립지의 시료 분석물을 측정할 수 있는 시료 분석물 측정 방법에 관한 것이다.

현대 의학은 단순하게 수명을 연장하는 것이 아니라, 건강하게 오래 사는, 건강수명의 연장을 실현하는 것을 목적으로 하기 때문에 미래 의학은 치료의학 중심이 아니라, 예방의학(Preventive Medicine), 예측의학(Predicative Medicine), 맞춤의학(Personalized Medicine)의 3P를 구현하는 것으로 패러다임이 변화하고 있다. 따라서 이를 구체적으로 실현하기 위하여 조기발견, 조기치료 등을 위한 수단으로 바이오마커에 대한 연구가 매우 활발하게 이루어지고 있다.

전 세계적으로 공통된 트렌드인 고령화는 ‘만성질환의 증가 → 의료비증가 → 의료비 절감 니즈 부각 → 예방의학의 필요성 제기’순으로 시장 환경을 변화시켰고 이에 따라 예방의학의 필수요소인 진단기기에 대한 지속적인 관심을 가질 필요가 있다.

최근 100세 시대 도래 등 가속화되고 있는 고령화 추세에 따라 의료 및 건강관리에 대한 국민들의 수요와 기대수준은 날로 증가하고 있지만 식생활, 일하는 방식 등 변화된 라이프스타일로 인한 만성질환자의 증가와, 환경 변화에 따른 새로운 질병의 출현은 또 다른 사회적 부담으로 작용하고 있다.

예를 들어 2013년 기준 당뇨로 인한 사망률은 23%를 기록하며 한국인의 사망원인 5위를 차지할 정도로 위험성이 높은 질병이다. 하지만 당뇨는 일상생활에서 자가 혈당측정을 비롯한 자기관리를 통해 혈당관리를 꾸준히 한다면 당뇨 합병증 발병 위험률을 낮출 수 있으며, 타 질병에 비해 지속적인 자가관리를 통해서 건강한 생활 유지가 가능한 질병으로 알려져 있다.

국내 의료기기 분야별 R&D 동향을 살펴보면 진단 및 계측기기의 R&D가 50% 이상을 차지하고 있는데, 2014년 11월 의료기기법 개정으로 인체 내에 쓰이지 않는 장비는 신 의료기술 평가에서 제외되는 등 긍정적인 시장 분위기 조성되고 있다.

현재 시장에는 혈액뿐만 아니라 체내 분비물 중에 하나인 소변, 대변, 타액, 땀 등의 체외 분비물을 대상으로 생리적, 화학적 검사를 통하여 환자의 상태를 진단하고 모니터링 할 수 있는 진단 키트들이 다양하게 개발되고 있다.

여기서 소변검사는 소변 검체를 사용하여 이용 편리성이 높고, 간편하게 자가 소변 분석기를 통하여 70여 가지 질환을 쉽게 예측할 수 있기 때문에 헬스케어 사업 분야 내(內) 가장 적합한 생체측정 자가검진장치로 부각되고 있다.

물질을 분석하기 위한 방법으로는 가스 크로마토그래피(Gas Chromatography), 질량 분석(Mass Spectrometry), 고속 액체 크로마토그래피(High-Performance Liquid Chromatography), 얇은 막 크로마토그래피(Thin-Layer Chromatography), 전기영동(Electrophoresis), 전기화학(Electrochemistry), 적외선 분광법(Infrared Spectroscopy), 라만 분광법(Raman Spectroscopy), X-선 분광법(X-ray Flourescene), 자외선/가시광선 분광법(Ultraviolet/Visible Spectroscopy) 등이 있으며, 이러한 분석 방법들은 자연과학이나 공학 연구 및 의료, 제약, 환경 등과 같은 산업 분야에 널리 이용되고 있다.

상기의 분석 방법들은 대부분 고가의 장비가 필요하고 사용 방법이 어려우며 소형화 내지 휴대용으로 적용하기 어려운 단점을 지니고 있다. 이에 비해 전기화학적 방법은 저렴한 가격에 손쉽게 측정하고 휴대할 수 있다는 장점이 있어 이미 혈당 검사에 적용되어 상용화 되었다. 그러나 전기화학적 방법은 전자를 생성시킬 수 있는 반응에만 적용되기 때문에 그 활용도가 한정되어 있다는 단점이 있다.

한편, 물체에 투과, 반사, 굴절되는 복사 에너지를 파장의 함수로 측정하는 광학적 검출 방법은 전기화학적 측정방법과 마찬가지로 사용이 쉽고 정확하며, 저렴한 가격과 소형화 내지 휴대화가 용이할 뿐만 아니라, 매우 다양한 반응을 이용할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 이러한 원리를 이용하는 분석 방법은 화학, 물리학, 생화학, 면역학, 효소학, 분자생물학, 식품학 등 매우 다양하게 적용되고 있다.

이처럼 언제 어디서나 일반인의 건강 상태를 검사하고 모니터링 할 수 있는 새로운 개념 진단 및 판독 리더기의 개발이 절실히 요구되고 있다.

그에 따라 효율적인 개인 맞춤형 건강관리 서비스를 위해서는 건강 이상이 인정되는 증상을 효과적으로 진단하고 관리할 수 있는 고감도, 고선택성의 센서 개발은 물론 스트립지에 대한 정확한 분석과 오류를 최소화하여 검사 결과의 신뢰성을 높여야할 필요가 있다.

특허문헌 1 : 대한민국 공개특허 10-2008-0009396호(요 분석 기기) 특허문헌 2 : 대한민국 공개특허 10-2014-0135921호(소변검사용 소변 스트랩)

따라서, 본 발명은 상기와 같은 종래 기술의 제반 단점과 문제점을 해결하기 위한 것으로, 스트립에서 복수의 시료에 대한 스트립 이미지를 캡쳐하여 얻은 복수의 RGB 값에 대하여 복수의 검사 항목별로 시료 반응을 통해 얻은 RGB 칼라 코드의 반응 데이터를 가지고 분석하되, HSV값으로 변환하여 각 HSV의 경계값을 기준으로 하여 표시시료제품에 대한 검사값으로 설정하여 스트립에 대한 시료의 음성, 음양성 및 복수의 양성단계의 수치로 병행표시할 수 있도록 하고, 실제로 스트립 검사 시 검사장비에서도 스트립 이미지에 대한 촬영을 위한 조건을 표준시료제품과 동일하도록 미리 보정을 할 수 있도록 함으로써 기기별 LED 조명이나 이미지 센서 부품 및 기기의 내부 구조에 따라 발생할 수 있는 칼라 코드 값의 변화를 최소화하여 검사의 신뢰성을 높일 수 있는 시료 분석물 측정 방법을 제공함에 목적이 있다.

상기한 목적을 달성하기 위하여 본 발명 시료 분석물 측정 방법은, 복수개의 포인트가 있는 복수개의 시료 항목이 있는 스트립에서 시료에 대하여 이미지를 캡쳐하는 단계; 캡쳐한 이미지를 메모리에 저장하는 단계(S120); 상기 복수개의 시료에 각각에 대하여 X축과 Y축의 값을 하나씩 증가시키면서 R, G, B값을 메모리에서 리드하는 단계(S130 내지 S160); 상기 리드된 R, G, B 값은 더하되(S170), 상기 시료의 X축과 Y축 값이 모두 리드되고(S180)(S190), 상기 복수개의 시료 항목에 대한 R, G, B 값이 메모리에서 모두 리드되면(S200), 각 포인트에 있는 4개의 픽셀의 RGB값의 평균을 구하는 단계(S210); 상기 복수개의 포인트에서 얻은 RGB평균값 중 최대값과 최소값을 찾고(S220), 상기 RGB평균값 중 최대값과 최소값을 제외한 나머지의 RGB 평균값을 구하는 단계(S230)를 상기 복수개의 시료 항목에 대한 각각의 RGB 평균값을 구하여 표준시료제품에 이용되는 RGB Color Code 반응 데이터 이미지 구하고, 상기 시료 분석물을 측정하는 기기의 밝기 보정을 위하여, 흰색 보정 스트립을 시료 분석물을 측정하는 기기에 넣은 후 복수의 조명을 조절하며 미리 설정된 복수의 테스트를 하되, 조명, 조명의 리미트값, R,G,B 측정값, R, G, B 각각의 기준값을 입력하는 단계(S400); 상기 복수의 조명에서 R, G, B LED 빛을 번갈아 조사하여(S410)(S420), 이미지 캡쳐(430)하고, 메모리에서 R, G, B 값을 리드하는 단계(S440); 상기 흰색 보정 스트립의 Color Code 값이 가장 적게 변하는 단계의 조명을 선택하되 RGB를 차례로 조사하여 3개의 흰색 스트립 Color Code 값이 가장 비슷한 단계의 조명 선택하는 단계(S470); 표준시료의 기준값(RR, GR, BR)과 조명 선택 후 측정된 R, G, B 값과 비교하여(S480, S490, S510, S530) 이미지 센서의 R, G, B 리미트 값을 조정하여 보정한다(S500, S520, S540)하는 단계;를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

그리고 시료 반응을 통해 얻은 RGB Color Code 반응 데이터를 가지고 분석하는 단계는, 데이터의 R, G, B 값을 HSV 모델로 변환하고, 변환된 H, S, V의 값으로 경계값을 정하여 색을 판단하는 것을 특징으로 한다.

또한 시료 분석물 측정 시 스트립이 없을 경우 이미지 센서에서 검정색을 인식하여 검사를 하지않고, 시료의 종류를 구별하는 방법은 항목외 개수를 흰색으로 판단하여 자동 검사를 하도록 하는 것을 특징으로 한다.

한편 상기 시료의 종류를 구별하는 방법에서 상기 스트립은 이미지를 캡쳐하여(S610), 스트립이 없을 경우 이미지 센서에서 검정색을 인식하여 검정색이 인식되지 않으면 스트립 색개수를 하나씩 증가시켜가면서(S620), 항목외 개수를 흰색으로 판단하여(S630), 흰색이 있는 경우 스트립 색개수가 미리 설정된 개수가 될 때가지 색개수를 하나씩 증가하고(S650)(S660), 카운트 개수가 0이면 소변검사(URINE ANALYSIS) 스트립이고, 8이면 당뇨 합병증(DIABETIC COMPLICATIONS) 스트립이며, 9이면 활성산소 분석(REACTIVE OXYGEN ANALYSIS)을 위한 스트립인 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따르면 다음과 같은 효과가 있다.

첫째, 스트립에서 복수의 시료에 대한 스트립 이미지를 캡쳐하여 얻은 복수의 RGB 값에 대하여 복수의 검사 항목별로 시료 반응을 통해 얻은 RGB 칼라 코드의 반응 데이터를 가지고 분석 시 HSV 값으로 변환하여 각 HSV의 경계값을 기준으로 한 표시시료제품에 대한 검사값을 설정할 수 있다.

둘째, 스트립에 대한 시료의 음성, 음양성 및 복수의 양성단계의 수치로 병행표시할 수 있다.

셋째, 실제로 스트립 검사 시 검사장비에서도 스트립 이미지에 대한 촬영을 위한 조건을 표준시료제품과 동일하도록 조명의 밝기와 디지털 이미지 센서를 상호 보정하여 기기별 LED 조명이나 이미지 센서 부품 및 기기의 내부 구조에 따라서 발생할 수 있는 칼라 코드 값의 변화를 최소화하여 검사의 신뢰성을 높일 수 있다.

도 1은 본 발명에 따른 시료 분석물 측정 방법에서 이미지 캡쳐 방식을 설명하기 위한 도면이다.
도 2a 내지 도 2b는 본 발명에 따른 시료 분석물 측정 방법에서 이미지 캡쳐 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3 내지 도 4는 본 발명에 따른 시료 분석물 측정 방법에서 이미지 분석 방식을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명에 따른 시료 분석물 측정 방법에서 이미지 분석 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6은 본 발명에 따른 시료 분석물 측정 방법에서 시료 분석물을 측정하는 기기의 밝기 보정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 7 내지 도 8은 본 발명에 따른 시료 분석물 측정 방법에서 스트립 검사 여부 및 스트립 종류를 구분하는 방식을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 본 발명에 따른 시료 분석물 측정 방법에서 스트립 검사 여부 및 스트립 종류를 구분하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 10는 본 발명에 따른 시료 분석물 측정 방법을 위한 표준시료 기준값 기기의 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 본 발명에 따른 시료 분석물 측정 방법을 위한 표준시료 기준값 기기를 이용한 시료 분석물 측정 기기의 밝기 보정 장치의 실시예를 설명하기 위한 도면이다.

본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부된 도면에 의하여 상세히 설명하면 다음과 같다.

아울러, 본 발명에서 사용되는 용어는 가능한 한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어를 선택하였으나, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며 이 경우는 해당되는 발명의 설명부분에서 상세히 그 의미를 기재하였으므로, 단순한 용어의 명칭이 아닌 용어가 가지는 의미로서 본 발명을 파악하여야 함을 밝혀두고자 한다. 또한 실시예를 설명함에 있어서 본 발명이 속하는 기술 분야에 익히 알려져 있고, 본 발명과 직접적으로 관련이 없는 기술 내용에 대해서는 설명을 생략한다. 이는 불필요한 설명을 생략함으로써 본 발명의 요지를 흐리지 않고 더욱 명확히 전달하기 위함이다.

도 1은 본 발명에 따른 시료 분석물 측정 방법에서 이미지 캡쳐 방식을 설명하기 위한 도면이고, 도 2a 내지 도 2b는 본 발명에 따른 시료 분석물 측정 방법에서 이미지 캡쳐 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

본 발명에 따른 시료 분석물 측정 방법에서 이미지 캡쳐 방식은 도 1에 나타낸 바와 같이 스트립지 이미지를 캡쳐한다. 본 발명 스트립지는 캡춰된 이미지의 예로써 하나의 이미지마다 9개의 포인트에서 RGB 값을 추출한다. 이때, 각각의 포인트에는 4개의 픽셀 있는데, 하나의 포인트는 약 1mm²의 RGB 데이터가 있고, 해당 RGB 데이터의 값을 추출하는 것이다. 이때, 잠혈, 빌리로겐, 우로빌리노겐, 케톤체, 단백질, 아질산염, 포도당, PH, 비중 및 백혈구 등의 시료를 채취할 수 있다.

이러한 스트립지는 일반적으로 진단 시트 스트립이라고도 하는데, 하나의 진단 시트 스트립에는 복수의 진단 시트들이 서로 소정 간격을 갖고 형성된다. 이러한 진단 시트 예를 들어 10여 종의 소변 분석 검사, 당뇨 진단 검사, 활성 산소 진단 검사, 항원-항체 반응을 이용한 임신, 배란, 폐경 및 각종 암 진단 검사 등을 수행한다.

이러한 이미지 캡쳐를 통한 이미지 캡쳐 방법은 도 2a 및 도 2b에 나타낸 바와 같은데, 9개의 포인트가 있는 10개의 시료 항목에 대하여(S100), 이미지를 캡쳐한다(S110).

그리고 캡쳐한 이미지를 메모리에 저장한다(S120).

이어 10개의 시료 항목에 각각에 대하여 X축과 Y축의 값을 하나씩 증가시키면서 R, G, B값을 메모리에서 리드한다(S130 내지 S160).

그리고 리드된 R, G, B 값은 더한다(S170).

이때, X축과 Y축 값이 모두 리드되고(S180)(S190), 10개의 시료 항목에 대한 R, G, B 값이 메모리에서 모두 리드되면(S200), 각 포인트에 있는 4개의 픽셀의 RGB값의 평균을 구한다(S210).

예를 들어,

포인트1 R 254, G 142, B 90이고,

포인트2 R 255, G 143, B 98이며,

포인트3 R 255, G 141, B 94이고,

포인트4 R 255, G 145, B 95이며,

포인트5 R 254, G 142, B 92이고,

포인트6 R 255, G 143, B 98이며,

포인트7 R 255, G 141, B 94이고,

포인트8 R 255, G 145, B 95이며,

포인트9 R 255, G 145, B 95가 리드되었다고 할때,

9개의 포인트에서 얻은 RGB평균값 중 최대값과 최소값을 찾고(S220), RGB평균값 중 최대값과 최소값을 제외한 나머지 7개의 RGB 평균값을 구한다(S230).

이때, 예를 들면,

포인트1 R 254(최소값), B 90(최소값)이고,

포인트2 R 255(최대값), B 98(최대값)이며,

포인트3 G 141(최소값)이고,

포인트8 G 146(최대값)이므로 제외하고,

R = (255+255+254+255+255+255+255)/7,

G = (142+143+145+142+143+141+145)/7,

B = (94+95+92+98+94+95+95)/7

계산 R 254.85이고, G 143이며, B 94.71인데, 반올림을 하면

평균 R 255, G 143, B 95이다.

또한 예를 들어 9개의 포인트 중 하나의 포인트의 예는

포인트1 R 254, G 142, B 90이고,

포인트2 R 255, G 143, B 98이며,

포인트3 R 255, G 141, B 94이고,

포인트4 R 255, G 145, B 95인 경우

계산 R (255+255+255+254)/4, G (142+143+141+145)/4, B (90+98+94_95)/4로 하였을 때,

계산 R 254.75, G 142.75, B 94.25이고, 이를 반올림하면,

평균 R 255, G 143, B 94로 계산된다.

10개 항목(잠혈, 빌리루빈, 우로빌리노겐, 케톤체, 단백질, 아질산염, 포도당, PH, 비중, 백혈구)은 위와 같은 방법으로 각각 RGB 평균값을 가지게 되고, RGB Color Code 반응 데이터 값을 구하게 된다.

도 3 내지 도 4는 본 발명에 따른 시료 분석물 측정 방법에서 이미지 분석 방식을 설명하기 위한 도면이고, 도 5는 본 발명에 따른 시료 분석물 측정 방법에서 이미지 분석 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

본 발명에 따른 시료 분석물 측정 방법에서 이미지 분석 방식은 도 3에 나타낸 바와 같은데, 각 검사 항목별로 시료 반응을 통해 얻은 RGB Color Code 반응 데이터를 가지고 분석한다.

데이터의 R, G, B 값을 HSV 모델로 변환한다.(H = 색상(0 ~ 360). S = 채도(0 ~ 100). V = 명암(0 ~ 100). 이러한 RGB -> HSV 변환 공식은 https://www.rapidtables.com/convert/color/rgb-to-hsv.html에서 참조할 수 있는데,

RGB to HSV conversion formula

The R,G,B values are divided by 255 to change the range from 0..255 to 0..1:

R' = R/255

G' = G/255

B' = B/255

Cmax = max(R', G', B')

Cmin = min(R', G', B')

Δ = Cmax - Cmin

Value calculation: V = Cmax

그리고 H, S, V의 값으로 경계값을 정하여 색을 판단한다.

이때, 0은 Normal (-) : 음성 정상이고,

1 : Trace (+/-) : 음양성, 흔적이며,

2: Upnormal (+) : 양성 1단계이고,

4 : Upnormal (++) : 양성 2단계이며,

8 : Upnormal (+++) : 양성 3단계이고,

12 : Upnormal (++++) : 양성 4단계로 분류할 수 있다.

이때, 도 3에서의 빨간 세로줄은 각 단계별 중간 경계값을 표시 한 것으로 경계값보다 적으면 아래 단계 값을, 경계값보다 크면 상위 단계 값을 표시해 준다.

그리고 검사 값은 각 경계값의 사이에 있을 경우 해당 결과를 표시한다.

우로빌리노겐의 경우 예를 들면 H값이 23, S값이 25, V값이 85보다 높을 때 검사 결과는 1.7이 되어 반올림 되어 2의 기준 즉 +, Upnormal 양성 1단계가 되는 것이다.

이를 도 5를 참조하여 설명하면, B_H[3], B_S[3], B_V[3](경계값), RESULT(결과값), H, S, V(검사값)이라 할 때(S300), 각각의 H, S, V 검사값이 각각의 경계값 B_H[3], B_S[3], B_V[3]보다 큰가를 판단하여(S310), 크다면 결과값은 4이다(S320).

그러나 판단결과(S310) 검사값이 경계값보다 큰지 않다면 검사 값은 각 경계값의 사이에 있을 경우 해당 결과를 표시한다(S330) 내지 (S370). 이때, 앞에서도 설명한 바와 같이 우로빌리노겐의 경우 예를 들면 H값이 23, S값이 25, V값이 85보다 높을 때 검사 결과는 1.7이 되어 반올림 되어 2의 기준 즉 +, Upnormal 양성 1단계가 된다.

결과는 음성(-), 음양성(흔적)(+/-), 양성(+, ++, +++, ++++) 및 해당 수치로도 병행하여 표시한다.

도 6은 본 발명에 따른 시료 분석물 측정 방법에서 시료 분석물을 측정하는 기기의 밝기 보정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

제품이 조립되어 출시되기 전에 전 제품에 대하여 이미지 촬영을 위한 조건을 표준 시료 제품과 동일하도록 보정을 하여야 한다.

보정은 조명의 밝기와 Digital Image Sensor를 상호 보정함으로 이루어지는데, 기본 흰색스트립을 읽어 그 읽은 값을 표준 시료의 기준값과 비교하여 보정을 한다.

조명은 좌우 두 개이며 총 16단계로 밝기 조절이 되도록 하였다.

흰색 보정 스트립을 넣은 후 좌우 조명을 조절하며 총 256번을 테스트 한 후 가장 적합한 조명을 선택한다.

이를 위하여 도 6에서 L(왼쪽 조명=16단계), R(오른쪽 조명=16단계), RL(R 리미트값), GL(G 리미트값), BL(B 리미트값), R, G, B(측정된 값), RR(R 기준값), GR(G 기준값), BR(B 기준값)을 입력한다(S400).

참고로 가장 적합한 조명은 R, G, B LED 빛을 번갈아 조사하여(S410)(S420), 이미지 캡쳐(430)하고, 메모리에서 R, G, B 값을 리드(S440)한다. 이때, 오른족 조명과 왼쪽 조명의 16단계의 밝기에 대하여 모두 진행한다(S450)(S460).

그리고, 흰색 보정 스트립의 Color Code 값이 가장 적게 변하는 단계의 조명을 선택하는 것으로, RGB를 차례로 조사하여 3개의 흰색 스트립 Color Code 값이 가장 비슷한 단계의 조명 선택한다(S470).

표준시료의 기준값(RR, GR, BR)과 조명 선택 후 측정된 R, G, B 값과 비교하여(S480, S490, S510, S530) 이미지 센서의 R, G, B 리미트 값을 조정하여 보정한다(S500, S520, S540).

이렇게 함으로써 기기별 LED 조명이나 Image Sensor 부품 및 기기의 내부 구조에 따라 발생 할 수 있는 Color Code 값의 변화를 최소화 함으로 검사 결과의 신뢰성을 높일 수 있게 된다.

도 7 내지 도 8은 본 발명에 따른 시료 분석물 측정 방법에서 스트립 검사 여부 및 스트립 종류를 구분하는 방식을 설명하기 위한 도면이고, 도 9는 본 발명에 따른 시료 분석물 측정 방법에서 스트립 검사 여부 및 스트립 종류를 구분하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

현재 지원하는 스트립은 총 3가지이나 차후 소변스트립이나 진단키트를 본 Multi Reader에 정합하면 지원가능한 검사의 종류는 무한정 확대 할 수 있다.

기본적으로 소변 검사로 10개 항목, 당뇨합병증 2개 항목 및 활성산소 1개 항목이 가능하다.

도 7은 스트립이 없을 경우 이미지 센서에서 검정색을 인식하여 검사를 하지않는다.

그리고 종류를 구별하는 방법은 도 8에서와 같이 항목외 개수를 흰색으로 판단하여 자동 검사를 하도록 할 수 있다.

이를 도 9을 참조하여 설명하면 도 9에서 RGB[10](RGB 10개), NUM(스트립 색개수=10), CNT(흰색 개수)를 입력한다(S600).

그리고 이미지를 캡쳐하여(S610), 스트립이 없을 경우 이미지 센서에서 검정색을 인식하여 검사를 하지않고 종료된다.

그러나 검정색이 인식되지 않으면 스트립 색개수를 하나씩 증가시켜가면서(S620), 항목외 개수를 흰색으로 판단하여(S630), 흰색이 있는 경우 스트립 색개수가 10이 될 때가지 색개수를 하나씩 증가하고(S650)(S660), 카운트 개수가 0이면 소변검사(URINE ANALYSIS) 스트립이고, 8이면 당뇨 합병증(DIABETIC COMPLICATIONS) 스트립이며, 9이면 활성산소 분석(REACTIVE OXYGEN ANALYSIS)을 위한 스트립이다.

도 10은 본 발명에 따른 시료 분석물 측정 방법을 위한 표준시료 기준값 기기의 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.

본 발명에 따른 시료 분석물 측정 방법을 위한 표준시료 기준값 기기의 일 실시예는 도 10에 나타낸 바와 같이, 이미지 캡쳐부(100), 메모리부(110), RGB 리더부(120), RGB 계산부(130), 표준시료 기준값 저장부(140) 및 제어부(150)로 구성된다.

이미지 캡쳐부(100)는 스트립 이미지를 캡쳐한다.

메모리부(110)는 캡쳐된 이미지를 저장한다.

RGB 리더부(120)는 저장된 이미지에서 RGB값을 리드한다.

RGB 계산부(130)는 리드된 RGB값을 계산한다.

표준시료 기준값 저장부(140)는 계산된 RGB값에서 최대 및 최소를 제외한 평균값을 표준시료 기준값으로 저장한다.

제어부(150)는 이미지 캡쳐부(100), 메모리부(110), RGB 리더부(120), RGB 계산부(130) 및 표준시료 기준값 저장부(140)를 제어한다.

도 11은 본 발명에 따른 시료 분석물 측정 방법을 위한 표준시료 기준값 기기를 이용한 시료 분석물 측정 기기의 밝기 보정 장치의 실시예를 설명하기 위한 도면이다.

본 발명에 따른 시료 분석물 측정 방법을 위한 표준시료 기준값 기기를 이용한 시료 분석물 측정 기기의 밝기 보정 장치는 도 11에 나타낸 바와 같이, 이미지 캡쳐부(100), 메모리부(110), RGB 리더부(120), RGB 계산부(130), 표준시료 기준값 저장부(140), 제어부(150), 제1, 제 2 조명(160)(170), 스트립 접속부(180), 조명밝기 저장부(190) 및 조명 제어부(200)로 구성된다.

이때, 도 9에 나타낸 바와 같은 표준시료 기준값 기기에서의 표준시료 기준값에 대하여 조명(제1, 제 2 조명)(160)(170)의 조명값을 조절하기 위한 것으로, 스트립 접속부(180)를 통해 스트립이 접속되면, 조명밝기 제어부(200)에서 조명밝기를 설정된 기준에 따라 조절하고, 이미지 센서의 R, G, B 리미트 값을 조정하여 보정되면 조명 밝기 저장부(190)에 해당 값을 저장한다.

이상과 같은 예로 본 발명을 설명하였으나, 본 발명은 반드시 이러한 예들에 국한되는 것이 아니고, 본 발명의 기술사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변형 실시될 수 있다. 따라서 본 발명에 개시된 예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 예들에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

100 : 이미지 캡쳐부 110 : 메모리부
120 : RGB 리더부 120 : RGB 계산부
140 : 표준시료 기준값 저장부 150 : 제어부
160, 170 : 제1, 제 2 조명 180 : 스트립 접속부
190 : 조명밝기 저장부 200 : 조명 제어부

Claims

복수개의 포인트가 있는 복수개의 시료 항목이 있는 스트립에서 시료에 대하여 이미지를 캡쳐하는 단계;
캡쳐한 이미지를 메모리에 저장하는 단계(S120);
상기 복수개의 시료에 각각에 대하여 X축과 Y축의 값을 하나씩 증가시키면서 R, G, B값을 메모리에서 리드하는 단계(S130 내지 S160);
상기 리드된 R, G, B 값은 더하되(S170), 상기 시료의 X축과 Y축 값이 모두 리드되고(S180)(S190), 상기 복수개의 시료 항목에 대한 R, G, B 값이 메모리에서 모두 리드되면(S200), 각 포인트에 있는 4개의 픽셀의 RGB값의 평균을 구하는 단계(S210);
상기 복수개의 포인트에서 얻은 RGB평균값 중 최대값과 최소값을 찾고(S220), 상기 RGB평균값 중 최대값과 최소값을 제외한 나머지의 RGB 평균값을 구하는 단계(S230)를 상기 복수개의 시료 항목에 대한 각각의 RGB 평균값을 구하여 표준시료제품에 이용되는 RGB Color Code 반응 데이터 이미지 구하고,
상기 시료 항목을 측정하는 기기의 밝기 보정을 위하여,
흰색 보정 스트립을 시료 분석물을 측정하는 기기에 넣은 후 복수의 좌우 조명을 조절하며 미리 설정된 복수의 테스트를 하되, 조명, 조명의 리미트값, R,G,B 측정값, R, G, B 각각의 기준값을 입력하는 단계(S400);
오른쪽 조명과 왼쪽 조명의 16단계의 밝기로서 상기 복수의 좌우 조명에서 R, G, B LED 빛을 번갈아 조사하여(S410)(S420), 이미지 캡쳐(430)하고, 메모리에서 R, G, B 값을 리드하는 단계(S440);
상기 흰색 보정 스트립의 Color Code 값이 가장 적게 변하는 단계의 조명을 선택하되 RGB를 차례로 조사하여 3개의 흰색 스트립 Color Code 값이 가장 비슷한 단계의 조명 선택하는 단계(S470);
표준시료의 기준값(RR, GR, BR)과 조명 선택 후 측정된 R, G, B 값과 비교하여(S480, S490, S510, S530) 이미지 센서의 R, G, B 리미트 값을 조정하여 보정(S500, S520, S540)하는 단계;를 포함하여 이루어지며,
상기 시료 분석물 측정 시 스트립이 없을 경우 이미지 센서에서 검정색을 인식하여 검사를 하지않고, 시료의 종류를 구별하는 방법은 항목외 개수를 흰색으로 판단하여 자동 검사를 하도록 하며,
상기 시료의 종류를 구별하는 방법에서 상기 스트립은 이미지를 캡쳐하여(S610), 스트립이 없을 경우 이미지 센서에서 검정색을 인식하여 검정색이 인식되지 않으면 스트립 색개수를 하나씩 증가시켜가면서(S620), 항목외 개수를 흰색으로 판단하여(S630), 흰색이 있는 경우 스트립 색개수가 미리 설정된 개수가 될 때까지 색개수를 하나씩 증가하고(S650)(S660), 카운트 개수가 0이면 소변검사(URINE ANALYSIS) 스트립이고, 8이면 당뇨 합병증(DIABETIC COMPLICATIONS) 스트립이며, 9이면 활성산소 분석(REACTIVE OXYGEN ANALYSIS)을 위한 스트립인 것을 특징으로 하는 시료 분석물 측정 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 시료 반응을 통해 얻은 RGB Color Code 반응 데이터를 가지고 분석하는 단계는,
데이터의 R, G, B 값을 HSV 모델로 변환하고, 변환된 H, S, V의 값으로 경계값을 정하여 색을 판단하는 것을 특징으로 하는 시료 분석물 측정 방법.
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